Trong những năm gần đây, những chất lỏng có hiệu quả cao đã trở nên cần thiết trong các ngành công nghiệp cần thiết thiết thiết để chống lại những điều kiện cực đoan như không gian bay, máy móc, điện tử và năng lượng. Những chất này cung cấp sức mạnh cơ khí đặc biệt, sức chịu nhiệt, sức chịu nhiệt và khả năng chịu đựng hóa học. Tuy nhiên, thiết kế những chất kết hợp mới với các tính chất thích hợp vẫn là một thách thức khủng khiếp. Các phương pháp thử nghiệm và khủng bố truyền thống là chậm chạp, thường đòi hỏi nhiều năm tổng hợp và thử nghiệm. Máy học tập tin (M) đang nổi lên như một sự cố định mạnh mẽ, giúp các nhà nghiên cứu dự đoán các tính chất hóa học, không gian lớn, khám phá không gian hóa học và cải tiến hóa học với các loại bài viết nhanh chưa từng có.

Sự phức tạp của thiết kế đa dạng cao

Chất lỏng hiệu quả cao được thiết kế để duy trì sự toàn vẹn về cấu trúc dưới nhiệt độ cao, môi trường chất lỏng, hay sự căng thẳng cơ thể. Thí dụ bao gồm đa dạng (v. d., Kapton), polyether ether ketone (PEK), polysulfones, và chất lỏng trong máu. Hiệu suất của chúng phụ thuộc vào những mối quan hệ phức tạp giữa cấu trúc phân tử, điều kiện xử lý và đặc tính có kết quả. Không gian thiết kế rất lớn: thay đổi đơn sắc, nhóm chức năng, phân tử hoặc phân phối trọng lượng có thể thay đổi đáng kể các tính chất như nhiệt độ chuyển đổi (t, độ, độ lỏng, độ đa giác, độ, độ, độ bền hoặc tính năng lượng khí quyển, hay tính năng lượng nhất định hóa học. Hơn nữa, có thể tạo ra hàng chục biến thể tiếp cận các yếu tố cấu trúc hoá học và các yếu tố phức tạp khác nhau.

Làm thế nào máy học tăng tốc đa giác

Trong khoa học đa hợp, mô hình ML có thể được đào tạo dựa trên cơ sở dữ liệu để liệt kê hàng ngàn cấu trúc tích hợp cùng với tính chất đo (v. d., nhiệt, cơ khí, điện). Một khi đã được đào tạo, các mô hình này có thể nhanh chóng đánh giá các mẫu giả thuyết mới, cung cấp các dự đoán tính chất trong vài giây thay vì tuần. chuyển từ việc lặp lại sang tính toán cho phép các nhà nghiên cứu tập trung vào các ứng cử viên có khả năng phát triển đáng kể, cắt giảm chu kỳ phát triển.

Học dự đoán tài sản siêu cấp

Ứng dụng thông thường nhất được giám sát hồi quy hay phân loại cây, nơi mô hình học cách vẽ bản đồ (v. d., dấu vân tay phân tử, đơn mô tả, xử lý các tính chất của mục tiêu. Lấy thí dụ, một mô hình cây ngẫu nhiên hoặc id-pruted có thể dự đoán Tg với độ chính xác của 15 ° C chỉ bằng 500–2000 điểm huấn luyện. Các cấu trúc nâng cao hơn như mạng thần kinh đồ thị (GN) coi các chất lượng như một đồ thị, trái phiếu, giữ và môi trường hóa học toàn cầu. Những mô hình này đã đạt được các dự đoán trạng thái ưu tiên cho tính năng cơ học và nhiệt độ nhiệt độ. Tính năng cơ học: tính năng chuyển đổi thành cấu trúc hoá học dạng cơ bản thành cấu hình học véc tơ, và cấu trúc đặc trưng, và cấu dạng đơn dạng xoắn ốc xoắn ốc.

Những bước quan trọng trong luồng công việc ML

  • Bộ sưu tập ): quản lý một bộ dữ liệu chất lượng cao từ văn học, cơ sở dữ liệu (v. d., Bộ dự đoán tài sản Polymer, NST), hoặc các cộng tác viên thí nghiệm.
  • Thế hệ tự nhiên : tính toán các bộ phân loại cho mỗi cấu trúc. Công cụ mã nguồn mở như RDKit hoặc mordred có thể tạo ra hàng ngàn tính năng.
  • Chọn và đào tạo [FLT: 1]]: Đang phân tích các thuật toán như XG Boost, hỗ trợ hồi quy véc tơ, hoặc mạng thần kinh.
  • Sự đánh giá :: đo lường như R2, có nghĩa là lỗi tuyệt đối (MAE), và lỗi gốc-mase- vuông (RMSE) đánh giá hiệu suất.
  • Phụ đề và làm màn hình ): Dùng mô hình đã được đào tạo để ghi điểm hàng ngàn ứng cử viên ảo từ thư viện tạo ra.

Mô hình sáng tạo cho thiết kế đa dạng tiểu thuyết

Trong khi giám sát các mô hình, mô hình tạo ra các tính chất (v. c., bộ mã hóa biến thể, mạng thần kinh đối lập, hoặc mạng thần kinh lặp lại) có thể tạo ra các cấu trúc cấu trúc cấu trúc cấu trúc mới. Bằng cách học phân phối thống kê, mô hình tạo có thể đề xuất chuỗi đơn sắc hoặc comemer mới mà rất có thể là các tính chất tổng hợp và được mong muốn. Kết hợp với dự đoán tài sản, điều này tạo ra một vòng lặp: các ứng cử viên dự đoán, ứng viên dự đoán, ứng dụng, tổng hợp và thử nghiệm. Cách tiếp cận này đã được dùng để cải tiến thiết kế đa năng lượng đa năng và khả năng của các tiểu thuyết điện tử.

Cách làm báp têm đa mục

Ứng dụng thế giới thực thường đòi hỏi một chất lỏng có khả năng thỏa mãn nhiều, đôi khi mâu thuẫn, tiêu chuẩn (chẳng hạn, sức mạnh cao và độ linh hoạt cao, hoặc độ mất điện cao và độ ổn định nhiệt cao. Các thuật toán tối ưu hoá Bay có thể định vị không gian thương mại này [FL1] sử dụng sự khám phá (thử nghiệm nhiều vùng chưa biết) và khai thác (tập trung vào những vùng hứa hẹn) để tập trung vào các giải pháp tối ưu của máy tính tối ưu; Ví dụ, các nhà nghiên cứu tại [FT: 0] Tính toán sinh học tự động [FL1] [FL1] sử dụng đa chiều hướng đa không gian tiềm năng thiết kế để thiết kế với các vật liệu có độ cao và các vật liệu định dạng định dạng thấp, có thể định dạng định dạng định dạng thấp, và không đổi hướng.

Lợi thế của việc học đa ngữ trong ngành nghiên cứu

  • ): hiển thị hàng triệu ứng cử viên ảo trong giờ thay vì năm.
  • Thiết bị hút ): thu nhỏ những người dùng tổng hợp và nguy hiểm.
  • Không gian hóa học đã được giải phóng ): không tìm thấy trong văn học truyền thống.
  • Data-Driven Insights ) Mô hình ML có thể tiết lộ tính năng nào ảnh hưởng mạnh nhất đến hiệu suất, hướng dẫn sự hiểu biết cơ bản.
  • Việc hợp nhất với tự động hóa [FLT: 1]]: Tính toán với các thử nghiệm đầu vào cao (v. d. tổng hợp robot) tạo ra một phòng thí nghiệm tự lái để tăng tốc phát hiện.

Những thử thách và giới hạn

Mặc dù lời hứa của nó là quan trọng nhất: dữ liệu chất lượng cao, nhất định cho chất lượng tử có giới hạn. [FLT: 0] Thiếu hụt [FLT: 1] là sự kiện [FLT:] [FLT:]] là yếu tố quan trọng nhất: chất lượng cao, tính chất ổn định cho các chất lượng cao, tính chất tương ứng với chất lượng cao. Nhiều giá trị được báo cáo đến từ nguồn khác nhau bằng cách sử dụng tiêu chuẩn khác nhau. [FLTTT:] đại diện bản thể [FTTTTTTTTTTT:] [FTTTTTTTTTTTT]] còn sót lại [FTTTTTTTTTTTTT]; các mẫu phân tử không hoàn hảo; các dấu vân tay hiện có thể không thể thu thập được sự tương tác xa hoặc xử lý dài hạn chế. [FT] Cuối cùng, có thể giả thuyết khác được xác định: yếu tố phức tạp hoá: yếu tố phức tạp hoá: yếu tố phức tạp hoá: khả năng kết hợp pháp, cấu trúc cấu trúc xác định [FT], hoặc không

Nghiên cứu trường hợp và ứng dụng thế giới thực

Đa giác không gian-Grade

Một nhóm ở Đại học California đã sử dụng tiến trình kiểu Gaussian để hiển thị sự hồi quy đa dạng giả thuyết 500 ngàn đa dạng giả định cho sự ổn định độ cao và hệ số tăng nhiệt thấp hơn. Công việc này được xuất bản trong [FLMMMMMMMMMM], cho thấy khả năng của M

Đa thức điện tử cho tụ điện

Nghiên cứu IBM sử dụng một máy tự động biến thể kết hợp với một bộ dự đoán tính để thiết kế các điện tích đa năng mới cho các tụ điện năng cao. Mô hình tạo ra tạo ra tạo ra 10 cấu trúc ứng cử viên; sau khi tổng hợp và thử nghiệm, người ta đạt được một hằng số cao hơn 3× 2axy điều khiển bằng phương pháp đa giác (BOPP), trong khi duy trì sự mất mát năng lượng cao. Phương pháp này giảm đáng kể thời gian từ ý tưởng đến giá trị hợp lệ từ năm này sang tháng.

Đa thức Hình học

Máy học tập cũng tăng tốc phát hiện ra các chất liệu dạng mô phỏng hình (SMPs) cho các thiết bị y học sinh học. Bằng cách đào tạo một tập hợp dữ liệu của các hợp chất polyurethane và nhiệt độ phục hồi hình dạng của chúng, một mô hình rừng ngẫu nhiên dự đoán SMP mới với nhiệt độ chuyển đổi cá ngừ. Nhóm này xác nhận năm dự đoán trên cùng, tất cả đều hiển thị >90% hình dạng phục hồi, xác nhận tính đáng tin cậy của mô hình.

Hướng tương lai

Một số diễn biến hứa hẹn để tích hợp hơn nữa ML vào thiết kế hình thái học. Chương trình học với các đại diện 3 chiều (v. d., tọa độ nguyên tử từ động lực phân tử) có thể thu thập tập hợp tập hợp tập hợp tập hợp [FLTT:2] , vòng học [FLTTTTTTTT:] để tìm kiếm một thí nghiệm bên ngoài sẽ giảm số lần thử nghiệm định hướng. [FTTTT] Tranfer học [FLTT] từ cơ sở dữ liệu hóa học lớn, cơ sở dữ liệu hoá học tập kết hợp [H], phụ đề, phụ đề [H] có thể nhận dạng cơ sở dữ liệu có thể được, cuối cùng: các mô hình kết hợp với dữ liệu có thể truy cập [FTTTTT].K], có thể nhận được [FTTTTL], cuối cùng, dựa trên các mô hình dữ liệu có thể: khả năng tăng cường].

Khi khối lượng dữ liệu chất lỏng tăng trưởng và thuật toán trưởng thành, máy học sẽ trở thành một công cụ chuẩn trong mỗi danh mục của các nhà khoa học về chất lỏng, nó sẽ không thay thế công việc thử nghiệm nhưng sẽ làm cho nó hiệu quả hơn, cho phép sự phát triển nhanh chóng của các vật liệu đáp ứng nhu cầu đòi hỏi của công nghệ thế hệ tiếp theo - từ điện tử linh hoạt và không gian nhẹ nhàng hợp nhất đến màng lọc nhiệt độ cao và cấy ghép có thể tự hủy hoại sinh học.